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BMJ:QRISK3风险<font color="red">预测</font>算法<font color="red">预测</font>和验证心血管疾病的风险

BMJ:QRISK3风险预测算法预测和验证心血管疾病的风险

第一个采用QRISK模型来估计心血管疾病10年风险的研究发表于2007年。2008年更新的模型(QRISK2)纳入了新的因素,其中包括种族起源和其它危险因素(2型糖尿病,类风湿性关节炎,心房颤动和慢性 肾病)。 此后,QRISK2每年进行更新,并重新校准到最新版本的QRSearch数据库。

MedSci原创 - QRISK,心血管疾病 - 2017-05-26

Twitter能够<font color="red">预测</font>冠心病发生?

Twitter能够预测冠心病发生?

然而,来自美国宾夕法尼亚大学的研究人员通过最新的研究发现,推特除了作为社会媒体平台以外,还能够有效地指示社区心理状态,并且,它还能够预测冠心病的发病率。 既往的研究发现

MedSci原创 - 冠心病 - 2015-01-23

Circulation:房颤基因风险<font color="red">预测</font>研究

Circulation:房颤基因风险预测研究

背景:心房颤动(AF)有一定的遗传基础。识别AF风险较大的患者可以减少心源性脑卒中的发生。方法:要确定遗传数据是否能将房颤的风险进行分层,研究者在五项包括18919例欧洲血统的前瞻性研究探讨了AF遗传风险评分和房颤事件的发生的相关性。研究者在509例缺血性脑卒中患者(202心源性[ 40% ])和3028例对照者中探讨, AF遗传风险评分和缺血性卒中之间的相关性。评分是基于11到719常见的与AF

MedSci原创 - 房颤,基因风险,预测分数 - 2016-11-05

Neurology:帕金森患病风险<font color="red">预测</font>新模型

Neurology:帕金森患病风险预测新模型

研究认为,年龄、性别、种族、吸烟史以及医疗条件等人口医疗因素对帕金森风险患者的疾病预测具有一定作用,是一种简单有效的帕金森患病风险预测方法

MedSci原创 - 帕金森,患病风险,预测模型 - 2017-09-03

JPD : 机器学习,辅助帕金森疾病<font color="red">预测</font>

JPD : 机器学习,辅助帕金森疾病预测

机器学习可以通过问卷调查和简单的非侵入性测试来识别可能在前驱期发展为PD的人

MedSci原创 - 帕金森病 - 2021-10-19

Cell Reports:预测肿瘤的演化

现在研究人员在Cell Reports杂志上报告称,他们开发出了一种新工具可帮助他们预测肿瘤最有可能的发展方向以及有可能对化疗作何反应。 Dana-Farber癌症研究所和哈佛医学院的K

生物通 - 肿瘤,演化,治疗 - 2014-01-24

JNCI:预测寿命?要看端粒长度!

端粒(Telomeres)是存在于真核细胞线状染色体末端的一小段DNA-蛋白质复合体,它与端粒结合蛋白一起构成了特殊的“帽子”结构,作用是保持染色体的完整性和控制细胞分裂周期。端粒、着丝粒和复制原点是染色体保持完整和稳定的三大要素。端粒DNA是由简单的DNA高度重复序列组成,端粒酶可用于给端粒DNA加尾,DNA分子每次分裂复制,端粒就缩短一点,一旦端粒消耗殆尽,细胞将会立即激活凋亡机制,即细胞走向

MedSci原创 - 肿瘤,寿命,端粒 - 2015-04-14

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